中/高级多媒体算法工程师（深度感知）

优缺点分析

角色解读

• 向深度感知技术专家方向发展，深耕计算摄影或自动驾驶领域
• 可晋升为算法团队技术Leader，带领团队攻关复杂视觉问题
• 横向拓展至图像增强、SLAM、三维重建等关联方向
• 设计并开发深度感知与对焦检测算法，包括单双目深度估计、PDAF等
• 构建训练数据集和测评数据集，进行模型优化与前沿方案调研
• 参与传感器定制、光学仿真、性能测评和竞品分析，确保方案业界领先
• 跨部门沟通协作，主导系统方案的设计、研发与交付
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉深度感知技术
• 精通C/C++、Python，熟练使用Pytorch等框架
• 了解ISP链路、PDAF、TOF、传感器标定等硬件相关知识
• 具备数据构造和模型优化经验，能独立负责算法落地

申请策略

• 在简历中量化算法改进效果（如精度提升、速度优化），体现成果
• 关注大疆招聘官网或内推渠道，提前了解团队技术方向
• 突出深度感知相关项目经验，如深度估计、PDAF算法落地案例
• 展示C/C++/Python/Pytorch的工程能力，如性能优化、模型部署
• 强调传感器标定、ISP链路等硬件相关经验
• 如果有自动驾驶或影像增强背景，务必重点描述
• 补充光学仿真和传感器标定的理论知识，可通过论文或开源项目学习
• 熟悉UE/Blender渲染引擎和NeRF等新型三维表示技术

面试指南

• 结构化回答：从问题定义、现有方法、你的方案、实验结果逐层展开
• STAR法则：针对项目经验，描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
• 技术对比：列举不同方法（如监督vs自监督），分析适用场景和trade-off
• 请详细解释单目深度估计的原理和常见方法，并比较其优缺点
• 如何构建高精度深度真值数据集？有哪些常用传感器和标定方法？
• 描述一个你主导的深度感知算法落地项目，从数据到部署的完整流程
• PDAF算法在相机对焦中的应用原理是什么？如何优化其对焦速度？
• 如果让你设计一个深度感知系统用于无人机避障，你会考虑哪些关键因素？